발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DBA5081 | 회계/재무실증분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 회계 및 재무 연구에서 필요한 제반 연구방법론을 강의한다. 회계 및 재무 실증 연구를 수행하기 위해 필요한 통계, SAS, 데이터베이스 강의가 포함된다. | |||||||||
| DBA5083 | 재무학최근이슈세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 본 세미나 과목은 최근의 재무연구 동향에 초점을 맞추어, 세부 영역별 기존 학술논문의 심층분석을 통해 해당 논문에 대한 평가를 하고, 이와 더불어 수강생 스스로 연구를 계획하고 분석을 수행할 수 있는 능력을 키우도록 유도하는 과목이다. | |||||||||
| DBA5085 | 파생상품세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 금융파생상품 및 파생상품시장에 대한 연구 기반 구축을 목표로 파생상품에 대한 연구논문들을 가지고 세미나 형식으로 진행한다. 구체적으로 선물보유비용모형 및 옵션가격결정모형을 공부하고 가격발견 및 해지에 관한 논문들을 주가지수선물,금리선물,통화선물,선물옵션 별로 다룬다. | |||||||||
| DBA5087 | 기업재무세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 정보의 비대칭성과 불확실한 상황에서 재무관리 결정에 관한 주제와 미시경제학에 대한 기초를 우선적으로 학습하게 된다. 또한 세미나 형식의 논문 article의 학습을 통해 학생들에게 재무관리 부분에서 그들이 연구를 하는데 있어서 필요한 수준으로 향상시키는데 그 주안점을 둘 것이다. | |||||||||
| DBA5088 | 빅데이터마케팅세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 빅데이터 마케팅 세미나는 관련 분야의 학문연구논문들에 대한 심층토론으로 진행된다. 본 세미나에서는 혁신과 관련된 최근 이슈를 마케팅적 시각에서 고찰하여, 그 연구 내용을 기업경영에 창의적으로 적용함을 목적으로 한다. 이러한 목적과 관련해서 빅데이터의 혁신적 활용이 기업경영에 미치는 영향에 대해서 초점을 맞추고자 한다. 빅데이터의 활용은 고객의 욕구에 이해, 혁신적인 신제품개발, 고객의 정보탐색과정에 대한 접근, 고객 관계 관리, 마케팅 성과에 대한 평가 등과 같은 가치창출의 전 분야에서 새로운 혁신을 가능하게 한다. 본 세미나는 세 가지의 수업방식을 결합하여 목적달성을 하고자 한다. 첫 번째는 가장 최신의 Text book을 가지고 빅데이터 활용과 관련한 이론적인 체계를 세우는 것이다. 두 번째는 각 Chapter와 관련된 논문과 자료들을 공부함으로서 빅데이터 활용에 대한 좀 더 깊은 통찰을 가능하게 하도록 한다. 세 번째는 빅데이터에 대한 Hands-on approach를 통해서 실제로 빅데이터를 분석하는 skill을 키우는 것이다. 이를 위해 수업 시간과 별도로 5~6회의 빅데이터 실습분석 시간을 할 계획이다. 마지막으로 본 세미나는 4차 산업 혁명으로 불려지는 새로운 디지털 혁명의 시기에 필요로 하는 혁신적인 마케팅 역량을 갖추는 것을 목표로 이루어지며, 기업의 가치창출의 전 과정에서의 혁신을 빅데이터 활용이라는 관점에 초점을 맞추고 진행될 것이다. | |||||||||
| DBA5089 | 이머징마켓재무세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 세미나 코스는 이머징 주식채권시장과 관련된 기업재무 투자재무 기업지배구조 등의 제 이슈를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 예를 들어 기업재무와 관련하여 이머징 시장 기업의 자본구조, 배당정책, 설비투자, 기업가치 등을 분석할 수 있으며 이를 선진국 시장 기업과 비교 분석을 할 수도 있을 것이다. 투자재무와 관련하여 이머징 시장의 가치주 효과, 성장주 효과 등을 분석할 수 있을 것이며, 기업지배구조와 관련하여 이머징 시장의 투자자 보호의 정도와 구조를 분석함으로써 기업가치와 영업성과 등의 변수와 연결할 수 있을 것이다. | |||||||||
| DBA5091 | 크로스경영과마케팅최근이슈 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 교과목은 최근 급변하는 경영환경에서 새로운 주제 연구의 필요성을 인지하고 마케팅 분야에서 크로스 경영과 관련한 세부 연구 분야 (예, 제품 및 서비스의 융합, 인공지능 및 뉴로마케팅, 뉴 미디어를 통한 마케팅커뮤니케이션, 고객 전략, 새로운 플랫폼과 시장경쟁전략 등)의 최신 학자들의 연구를 중심으로 새로운 주제를 탐색하고 연구하는데 목적이 있다. 구체적으로, 정보기술 및 융합 등으로 도래한 경영환경에서 기존 연구들의 결과와 이론들의 재해석, 적용, 변화와 진화, 그리고 새로운 연구 주제 개발과 연구 방향 재설정의 필요성을 인지하고 학습하게 된다. | |||||||||
| DBA5095 | 행동재무와핀테크 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 영 | Yes | ||
| 핀테크와 블록체인, 빅 데이터 등 4차 산업혁명의 영향을 가장 빨리 그리고 가장 극명하게 받는 곳이 금융업이다. 그런데, 핀테크의 발전은 행동재무의 연구방법론의 발전과 궤를 같이한다. 컴퓨팅 파워의 비약적 발전과 빅 데이터 기술의 발전으로 인해서 심리적 요소들이 금융시장에 무시 못 할 영향을 끼친다는 것이 밝혀지고 있다. 이 과목에서는 정통파 경제학자들이 말하는 시장의 효율성이 무엇인지부터 개념정리를 하고, 심리적 요소들이 어떻게 영향을 미치는지 모멘텀과 퀀트 투자 기법 등을 공부한다. 또한 CEO의 심리적 특징이 어떻게 회사의 위험과 인수합병행태에 영향을 미치는 지를 공부한다. 그리고, 핀테크 기술이 이런 것들을 어떻게 숫자화하여 금융시장의 효율성에 영향을 미치는지에 대해서 공부한다. | |||||||||
| DBA5096 | 사회과학연구의철학과윤리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 사회과학 연구에서 통계적 분석을 학습하는 것이 중요하다는 것은 두말할 나위가 없지만, 과학적 연구방법론이 ‘진실을 찾아가는 체계적 과정’이라는데 동의한다면 사회과학 연구방법의 기초가 되는 사회과학의 기본 개념과 관점, 철학적 배경, 이론의 역할, 윤리적 기준 등에 대한 이해가 선행되어야 함. 본 과정은 이와 같은 연구방법론에 대한 개념을 이해하고 이를 바탕으로 석박사 학생들이 연구 제안서를 작성할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 함. | |||||||||
| DBA5097 | 지능과고객크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 빅데이터 기술과 인공지능의 발전으로 기업들은 개개인의 소비자가 처한 상황과 맥락을 파악하고 특화된 서비스를 제공하는 '초(超) 개인화'를 추진하고 있다. 최근의 웨어러블 기기와 사물인터넷의 보편화는 텍스트, 음성, 동영상, 이미지와 같은 수많은 비정형 데이터를 빅데이터로 수집하고 분석 가능하게 함으로써, 초개인화를 더욱 가속화시키고 있다. 본 강좌는 인공지능, 빅데이터, 소비자 행동을 결합하여 초개인화 시대의 고객관리 전략을 학습하고자 하는 학생들을 위해 설계되었다. 학생들은 구체적으로, 인공지능과 빅데이터의 융합이 어떻게 금융, 엔터테인먼트, 리테일, 헬스케어 산업의 초개인화를 견인하는지 탐구한다. 또한 학생들은 초개인화로 인해 발생되는 법적, 윤리적 이슈들을 이해함으로써 실효성 있는 디지털 트렌스포메이션 전략을 개발한다. 본 강좌는 다음의 주제들을 포괄적으로 다룬다. -빅데이터, 인공지능, 개인화 -초개인화 시대로의 변화 -초개인화를 위한 분석적 접근 (데이터 수집, 분석) -고객 엔게이지먼트를 위한 초개인화 프레임워크 -인공지능과 빅데이터의 융합 (금융) -인공지능과 빅데이터의 융합 (엔터테인먼트) -인공지능과 빅데이터의 융합 (리테일) -인공지능과 빅데이터의 융합 (헬스케어) -초개인화와 법적이슈 -초개인화와 윤리적 이슈 | |||||||||
| DBA5098 | AI와비즈니스인포매틱스 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| AI(인공지능)은 향후 모든 산업발전과 학문발전의 근간이 될 중요한 주제이다. 본 과목에서는 이같은 인식하에 경영학 제분야에서 다루는 모든 유형의 빅 데이터를 기반으로 하여 AI를 적용하여 의사결정의 질 (QoD: Quality of Decision)을 올리는 과정을 학습한다. 본 과목에서 다루는 핵심내용은 다음과 같다. - AI의 최근 데이터 처리기술 동향 (머신러닝, 딥러닝 (CNN, RNN, LSTM, GAN 등), 다중레이블분류 등) - 인적자원관리 분야 AI기반 빅 데이터 분석 최신기법 - 마케팅 분야 AI기반 빅 데이터 분석 최신기법 (온라인소비자행동 분석 등) - 제조운영 분야 AI기반 빅 데이터 분석 최신기법 (사물인터넷, 디지털트윈, 스마트 팩토리 관련 이슈) - 재무금융 분야 AI기반 빅 데이터 분석 최신기법 (핀테크, CEO의 얼굴넓이-높이 비율 (fWHR), 둘째 손가락-넷째 손가락 길이비율 (digit ratio), 목소리 피치 (voice pitch)와 주가수익율, 환율예측 등) - 공유경제, 크라우드펀딩에 대한 대규모 온라인 리뷰 데이터로부터 딥러닝 기반 소비자 감성분석 추정 - 딥러닝 기반 비즈니스 모델 개발 등 본 과목을 위한 교재는 주요저널에 게재된 최신 아티클로 이뤄지며 해당 저널 아티클은 미리 수강생들과 공유될 것임. 과목진행은 발표, 토론, replication 등으로 이뤄짐 | |||||||||
| DBA5099 | 지능과산업크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 지능과 산업 주제 세미나는 두 개의 경영 세부전공 (경영정보, 마케팅, 재무, 매니지먼트, 회계)의 교집합에 해당되는 연구 분야를 특정 산업과 연결 지어 깊이 다루고자 한다. 실제로 유기적인 관계를 가진 세부 전공들간의 특성상 다양한 공통 관심 분야를 발굴할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 들어, 음악산업을 변모시킨 디지털 혁신 기반의 새로운 수익 모델과 더불어 디지털 음악 생산 및 소비 행태의 변화를 각기 MIS 및 마케팅 관점에서 접근한 연구들을 다룰 수가 있겠다. 또한 전통적인 팀 연구와 관련 이론들을 바탕으로 테크 기업들 내에서 볼 수 있는 다양한 형태의 디지털 협업 (digital collaboration)을 이해함으로써, 조직행동과 MIS 및 기술집약 산업을 아우르는 융합 세미나를 기획할 수도 있겠다. 이처럼 본 과목은 세부 전공간의 융합을 통해 새로운 산업 연구 주제를 발굴하고 좀 더 포괄적이고 균형잡힌 융합적 사고 및 시각을 지닌 연구자들을 배출하는 데 교육 목표가 있다. | |||||||||
| DBA5101 | 문화와고객크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목의 주요목적은 4차산업혁명 시대를 관통하는 핵심개념인 뉴 문화, 뉴 고객 이라는 두가지 차원을 중심으로 기존 경영의 주제와 이슈를 크로스 경영 관점에서 재정립하고 그 문제해결 방안을 학습하는 것이다. 4차산업혁명 시대는 고도로 발달한 AI와 그와 관련된 기술들이 기존문화와 고객과 결합되어, 지금까지 경험하지 못한 뉴 문화와 뉴 고객이 등장하는 시대이다. 따라서, 본 과목에서는 문화와 고객이라는 두 가지 차원이 동시에 적용되는 크로스 경영 관련 이슈를 다루고, 그러한 이슈를 해결하는 문제해결 전략방안을 모색하고자 한다. 본과목을 수강한 후 얻을 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 특정 유형의 문화가 갖는 인식적, 행동적 제약을 뛰어넘는 새로운 유형의 뉴 산업을 전망할 있다. 둘째, 특정 인구통계적 영역에 머무는 수동적 고객의 한계를 뛰어넘는 새로운 유형의 글로벌 뉴 고객들의 고객행동을 분석할 수 있다. 셋째, 문화와 고객 두가지 차원이 복합적으로 작용하는 도전적 시장환경하에서 경영자가 가져야 할 크로스 경영 파라다임에 대한 이해를 할 수 있고, 관련된 AI 기반 전략적 마인드 및 문제해결능력을 가질 수 있다. | |||||||||
| DBA5102 | 문화와지능크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 본과목은다음과같이두가지학습목적을달성하고자한다. 첫째,4차산업혁명을지배하는핵심요소인지능과문화라는두가지차원을중심으로기존경영의주제와이슈를크로스경영관점으로재정립하고 둘째,지능과문화두가지차원이동시에적용되는크로스경영주제와이슈관련문제를해결하는과정과그결과의의미를학습한다. 본과목을통하여학습하는내용을정리하면다음과같다. 첫째,지능차원은4차산업혁명의기술적인측면을의미한다.AI,머신러닝,딥러닝,사물인터넷,로봇으로대변되는4차산업혁명의기술이크로스경영파라다임에미치는영향을학습한다 둘째,인간-AI간심비오시스과정을분석한후향후크로스경영분야에서적용될유연하고창의적인신지능을학습한다. 셋째,4차산업혁명이가져다줄문화차원에서의새로운변혁과그러한문화적변혁이크로스경영파라다임에미치는영향을학습한다. 넷째,지능과문화차원이동시에적용되는크로스경영주제와이슈를검토하고그러한주제와이슈에속하는문제해결프레임워크를새롭게설계하고그효과성을학습한다 본과목을수강한후얻을수있는기대효과는다음과같다. 첫째,4차산업혁명이라는도전적경영환경에서우리나라기업이살아남기위한새로운유형의크로스경영파라다임을이해하고이를구체적인경영문제해결에적용하는문제해결능력을갖출수있다. 둘째,지능과문화차원이복합적으로작용하는미래의도전적시장환경하에서경영자가가져야할전략적마인드,전략적문제해결능력을가질수있다. | |||||||||
| DBA5104 | 비즈니스애널리틱스세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 최신 경영정보 핫이슈인 빅 데이터 마이닝을 AI기반 딥러닝 기번 관점에서 학습하는 수업이다. 본 과목에서 다루는 핵심내용은 다음과 같다. - 인공지능 이론과 최신기법 - 빅 데이터 애널리틱스에 의한 비즈니스 마이닝 기법 - AI 기반 머신러닝 기법과 딥러닝 분류방법 - 대규모 빅데이터 기반 감성예측 - 공유경제, 크라우드펀딩에 대한 대규모 온라인 리뷰 데이터로부터 딥러닝 기반 소비자 감성분석 추정 - 딥러닝 기반 감성컴퓨팅 제반기술 - 합성곱신경망 기반 오피니언 마이닝 - 딥러닝 기반 비즈니스 모델 개발 등 본 과목을 위한 교재는 주요저널에 게재된 최신 아티클로 이뤄지며 해당 저널 아티클은 미리 수강생들과 공유될 것임. 과목진행은 발표, 토론, replication 등으로 이뤄짐 | |||||||||
| DBA5105 | MIS연구방법론 | 3 | 9 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 디지털 트랜스포메이션, 기계와 사람의 공존이라는 화두로 설명되는 오늘날의 비즈니스 환경에서, 이에 따른 조직적, 사회적 변화를 예측하고 대응하기 위한 MIS 연구 활동이 그 어느 때보다 중요하게 대두되고 있다. 본 강좌는 MIS 분야에 특화된 연구 조사 방법을 체계적으로 습득하고 양질의 연구 결과를 산출 할 수 있는 역량을 갖추고자 하는 대학원 학생들을 위해 설계되었다. MIS는 경영학과의 다른 학문 분야와 방법론적 접근 방법에 있어 근본적으로 많은 부분을 공유하고 있지만, 정보기술의 영향과 이의 비즈니스 함의에 초점을 맞추고 있다는 점에서 연구 주제 및 설계의 고유한 특질을 가지고 있다. 본 강좌는 MIS 분야의 연구를 수행하고자 하는 학생들에게 연구의 설계, 프로포절 작성, 데이터 수집 및 분석, 연구 윤리, 학문적 글쓰기 등 연구 수행을 위한 실질적이고 체계적인 지식을 전달한다. 특히 워크샵과 튜토리얼을 통해서 학생들은 연구에 활용할 수 있는 다양한 소프트웨어 및 툴을 실습하며, 이를 통해 연구의 효율성과 생산성을 제고한다. 구체적인 학습 목표는 다음과 같다. 1. MIS 연구 최신 주제 및 연구 방법을 파악한다. 2. MIS 연구를 위한 데이터 수집 및 분석 방법을 이해한다. 3. 체계적인 문헌 연구를 수행한다. 4. 자신의 MIS 연구 프로젝트를 설계하고 방법론을 개발한다. 본 강좌의 주요 주제는 다음과 같다. - MIS 최신 연구주제 - MIS 연구방법론의 트렌드 - MIS 연구 설계하기 (계획과 구조) - MIS 연구 문헌 조사를 위한 워크숍 (EndNote 실습) - MIS 정성적 데이터 분석: 데이터 코딩과 컨텐츠 분석 (Atlas.Ti 및 NVivo 실습) - MIS 정량적 데이터 수집 (Qualtrics 실습) - MIS 정량적 데이터 분석 (SPSS, SmartPLS 실습) - MIS 디자인 사이언스 (Design science) 접근 방법 및 응용 - 기타 최신 연구 방법 (EEG 분석 등) - MIS 연구 윤리 이슈 - MIS 글쓰기 및 출판 | |||||||||
| DBA5106 | 매니지먼트연구방법세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 영 | Yes | ||
| 경영학의 매니지먼트 분야에서 사용되는 기본적인 연구방법론을 소개하는 세미나 과목이다. 1차 자료와 2차 자료를 위한 연구설계를 하는 방법을 중심으로, 각종 회귀분석모형과 구조방정식모형을 분석하는 방법 등의 주제가 다루어질 예정이다. | |||||||||
| DBA5107 | 크로스경영과매니지먼트최근이슈 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 최근 급변하는 경영환경에서 새로운 주제 연구의 필요성을 인지하고 조직인사 전공의 세부 분야(경영전략, 조직행동, 조직설계, 인적자원관리) 최신 학자들의 연구를 중심으로 새로운 주제를 탐색하고 연구하는데 목적이 있다. 구체적으로, 초경쟁 경영환경에서 기존 연구들의 결과와 이론들의 재해석, 적용, 변화와 진화, 그리고 새로운 연구 주제 개발과 연구 방향 재설정의 필요성을 인지하고 학습하게 된다. | |||||||||
| DBA5108 | 산업과고객크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 2-8 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 Digital Transformation으로 인해 변화하고 있는 산업과, 그 산업의 변화에 따라 변화하는 고객과 관련해서 어떤 사례가 있고 어떤 연구가 이루어지고 있는지 살펴보는 석박사과정 학생들을 대상으로 한 과목이다. 먼저 산업과 고객변화의 동력이자 환경적 요인인 Digital transformation과 최근 화두가 되고 있는 Metaverse에 대해 알아보고 관련된 사례 및 연구주제를 살펴본다. 다음으로 이런 Digital Transformation (DT)이 주요 산업과 사업을 어떻게 변화시키고 각 기업은 DT를 성공적으로 실행하기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 사례와 기존 연구를 통해 이해하도록 한다. 이와 같은 변화와 혁신 속에 고객과 조직구성원의 변화를 Digital Customer Experience (DCX)와 Digital Employee Experience (DEX)라는 연구 관점에서 살펴보도록 한다. 그리고 이와 관련해서 실제 연구주제를 선정하여 연구를 수행하고 결과를 발표하도록 한다. | |||||||||
| DBA5109 | 산업과문화크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 영 | Yes | ||
| 로봇과 인공지능이 공장자동화와 연구실을 벗어나 경영 일선과 생활 깊숙한 곳까지 도입되고 있다. 본 과목에서는 로봇과 인공지능의 도입이 가져올 기업 경영과 업무 환경 변화에 대해서 다양한 관점을 통해 학습한다. 첫째, 도구로서의 기술이 아닌 동료로서의 기술로 변화하고 있는 로봇과 인공지능 연구의 최근 트렌드를 둘러보고 경영학적, 사회과학적 함의를 함께 논의한다. 특히, 로봇과 인공지능이 협동, 업무 프로세스, 의사결정, 창의성, 그리고 리더십 등에 가져올 변화에 대해서 생각해 본다. 둘째, 로봇과 인공지능을 통해 기업과 소비자의 관계가 변화하는 양상을 문화적 관점에서 조명한다. 광고와 대중 매체에서 로봇과 인공지능이 어떻게 다루어지는지 살펴본다. | |||||||||
| DBA5110 | 디지털변혁과비즈니스모델혁신 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| AI와 4차산업혁명이 현대기업의 모든 경영활동에 치열하게 적용되면서 디지털변혁, 즉 DX (digital transformation)은 기업의 주요 디지털 트렌드로 자리잡게 되었다. DX를 성공적으로 적용한 기업은 해당 기업의 비즈니스모델, 즉 BM을 시장의 파괴적인 변화 트렌드에 맞게 혁신적으로 변화시킬 수가 있다. 즉, BMI (Business Model Innovation)는 비즈니스 모델 혁신으로서 DX활동에서 기업이 기대할 수 있는 최상의 기대효과중 하나이다. 본 교과목은 - 기업이 DX를 설계하고 이를 적용하는 일련의 전과정을 학습하고 - 해당 DX 설계 및 구현과정에서 발생될 수 있는 BMI활동과의 선순환적 연결고리에 대하여 학습한다. 이를 위하여 본 교과목에서는 다음과 같은 일련의 주제를 학습한다. 즉, - DX의 이해와 BM과의 관련성 - DX에 의한 BMI, 즉 DX-BMI의 특성과 그 세부내용 학습 - DX-BMI와 소셜 미디어, 모바일 기술, AI 및 빅 데이터마이닝 - DX-BMI와 머신러닝, 딥러닝 - DX-BMI와 순환경제, 공유경제, 플랫폼 비즈니스 - DX-BMI와 윤리주제 본 강의의 진행방식은 강사에 의한 아티클 설명, 수강생 스터디 결과발표, 팀러닝, 기말과제 수행 등으로 이뤄진다. | |||||||||
| DBA5111 | 지능형공급망관리크로스경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 최근 지정학적 분쟁과 기후변화, 그리고 코로나 팬데믹으로 인하여 글로벌 경제환경이 매우 급격하게 변화하게 되었다. 그로 말미암아 그동안 글로벌 경제체제에서 당연하게 여겨왔던 “예측가능하고 안정적인 글로벌 공급망리”, 즉 Predictable and Stable Global Supply Chain (PS-GSC) 가 지금은 “매우 불확실하고 불안정적인 공급망” 즉 Highly Uncertain and Unstable Global Supply Chain (HUU-GSC)으로 변화하였다. 이러한 HUU-GSC는 앞으로도 언제든지 발생할 소지가 매우 크다는 점에서 더더욱 문제의 심각성을 드러내고 있다. 본 과목은 이같은 HUU-GSC 상황하에서 글로벌 시장에서 치열한 생존경쟁을 하고 있는 기업의 경쟁력을 극대화하는 방안을 모색하고자 한다. 이같은 관점하에 본 과목에서 다루고자 하는 핵심주제는 “지능형 공급망관리 기법”과 “AI 기반 기술”이다. 이러한 두가지 핵심주제를 토대로 본 과목에서는 다음과 같은 세부주제를 다루고자 한다. - 글로벌 공급망관리 정의와 현황 - HUU-GSC 이유와 전략적 대안 - 지능형 공급망관리 방법론 - 경영과학 기법에 의한 지능형 공급망관리 - 경영통계 기법에 의한 지능형 공급망관리 - 디지털 정보기술에 의한 지능형 공급망관리 - AI 머신러닝 기법 이해와 지능형 공급망관리 - AI 딥러닝 기법 이해와 지능형 공급망관리 본 강의의 진행방식은 강사에 의한 아티클 설명, 수강생 스터디 결과발표, 팀러닝, 기말과제 수행 등으로 이뤄진다. | |||||||||
| DBA5112 | 사회현상과과학적연구방법 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 이 과정은 학생들에게 사회과학, 특히 조직 연구의 기초가 되는 원리와 기법을 소개하기 위한 목적으로 개설되었습니다. 본 과정에서는 조직 및 사회현상을 설명하고 조직에 해결방안을 주고자 하는 목적과 과학적 접근법의 유사성과 차이점을 고찰한 이후, 사회현상을 연구할 때 필요한 과학적 방법론을 논의합니다. 과학적 방법론의 논의에서는 연구설계, 측정, 데이터 수집,데이터 분석 방법들, 그리고 분석 후 결과 해석에 관한 부분들을 전반적으로 다루되, 데이터 분석 방법들은 질적인 분석보다는 양적인 분석에 더 중점을 두고, 회귀분석, 패널 데이터 분석, 자연 실험, 이중차분법 (difference-in-difference), 회귀불연속 (regression discontinuity) 등을 다룹니다. 과학적 방법의 실제적인 문제에 특별한 주의를 기울일 것입니다. 수강생은 추론 통계에 대한 기초적인 지식이 있거나, 최소한 분산분석 및 다중 회귀와 같은 주제를 다루는 과정을 함께 수강하는 것을 권장합니다. | |||||||||
| DBA5113 | 인공지능알고리즘과경영 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 최근 몇 년간 코로나 팬데믹 사태로 인하여 기업내 근로의 형태가 크게 변화하였다. 단순히 재택근무, 하이브리드 근무 뿐만이 아니라, 인공지능 알고리즘을 적용하여 근로자들에 대한 업무할당, 업무성과 모니터링 등을 시행하는 기업들이 전세계적으로 크게 증가하였다. 인공지능 알고리즘, 즉 AAM (AI Algorithm)은 이미 대부분 기업에서는 인적자원관리의 모든 분야에서 성공적으로 적용해왔다. 대표적인 사례로 AAM을 이용한 채용 면접, 인터뷰 등으로 적합한 인재를 채용하는 기업이 크게 늘어났다. 또한, 근로자의 성과를 AAM으로 실시간으로 모니터링, 분석을 하여 승진 대상자를 선발하는 기업도 대폭 증가하였다. 이에 한발 더 나아가 기업에서는 AAM을 이용하여 근로자들에게 적정한 직무를 실시간으로 할당하고 있으며, 해당 직무를 근로자가 수행할 때에도 그 성과를 실시간으로 분석하여 인사고과에 반영하고 있다. AAM을 기반으로 한 채용, 승진, 교육 등이 기업내에 광범위하게 적용될 때 근로자들의 업무만족도와 업무성과에는 어떠한 변화가 생기는지에 대해서 체계적인 강의가 아직 이뤄지지 않고 있다. 또한 AAM을 이용하여 마케팅, 제조, 재무 등 분야에서 기업전략 수립 및 수행을 하고 그 결과 역시 실시간으로 분석하여 큰 성과를 거둔 기업들도 크네 늘어났다. 본 강좌는 이와 같이 AAM으로 인한 기업 비즈니스 프로세스 혁신을 상세하게 다룬다. 이러한 취지로 볼 때 본 강좌는 AAM이 지배하는 새로운 기업환경 시대를 살아가야 하는 수강생들에게 향후 커리어 개발 및 보다 유능한 의사결정자로 성장하는데 크게 기여할 수 있는 강좌이다. 본 강좌를 통하여 기대할 수 있는 효과는 다음과 같다. 첫째, 기업내 비즈니스 프로세스에 적용되는 AAM의 유형을 체계적으로 이해할 수 있다. 둘째, 오피스 근로자와 플랫폼 근로자 모두에게 적용되는 AAM의 영향을 분석하고 AAM으로 인한 근로자들의 성과분석, 동기부여에 대해서 분석한다. 셋째, 기업내 비즈니스 프로세스 혁신에 기여할 수 있는 AAM 설계 및 개발 전략을 학습한다. | |||||||||
| DBA5114 | 비즈니스프로세스경영과머신러닝 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 비즈니스 프로세스 관리, 즉 BPM (Business Process Management)은 기업경영 프로세스를 시장상황의 변화에 능동적으로 변화할 수 있도록 관리하므로써 기업경쟁력을 유지하고자 함이 목적이다. 그러나, 시장의 변화가 매우 빠르고 경쟁이 치열짐에 따라 기업이 경쟁력을 유지하기 위해서는 인공지능 머신러닝 기법을 BPM을 적용할 필요가 크게 대두되었다. 머신러닝 (ML: Machine Learning)은 오늘날 눈부신 인공지능의 성공의 핵심 원동력이다. 머신러닝에는 단일레이블 방식과 앙상블 방식의 방법이 있다. 단일 레이블 방식에는 LR (Logistic Regression), DT (Decision Tree), NN (Neural Network), NBN (Nave Bayesian Network), SVM (Support Vector Machine) 등이 대표적 방법이다. 앙상블 방식에는 AB (Ada Boost), ST (Stacking), RF (Random Forest), BA (Bagging), RoF (Rotation of Forest) 방법이 있다. 이외에도 최근 어텐션, 트랜스포머, BERT 등의 딥러닝 자연어처리 방법과 CNN, LSTM, RNN등의 딥러닝 방법이 등장하면서 인공지능은 놀라운 추론능력을 보여주고 있다. 이제는 현대경영의 거의 모든 분야에서 그 쓰임새와 성능이 입증되어서 수년간의 경험과 고도의 문제해결능력을 갖춘 전문가를 능가하는 문제해결 능력과 추론능력을 보여주고 있다. 이에 본 교과목에서는 다음과 같은 두가지 목적을 달성하고자 한다 - BPM의 기본원칙과 아키텍쳐를 학습한다. - 머신러닝이 보여주고 있는 고도학습능력과 추론능력의 과정과 원리를 BPM의 관점에서 학습한다. - LR, DT, NBN, NN, RF, BA등 주요 머신러닝 방법별로 BPM 경영의사결정 문제해결 과정을 관련 케이스 스터디로 분석한다. | |||||||||
| DBA5115 | 인공지능디지털에이전트와경영 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 2022년 11월 오픈AI사가 챗지피티 (ChatGPT)를 발표한 이후 이른바 고도의 지능을 갖춘 챗봇이 기업경영에 미치는 영향이 엄청나다는 것을 확인한 경영관계자들은 지능을 갖춘 디지털 에이전트, 즉 챗봇을 구현하여 이를 경영성과 향상에 적극적으로 이용하기 시작하였다. 챗지피티는 생성형 AI, 즉 GAI기능을 갖춘 이른바 거대언어모델인 LLM (Large Language Model) 으로 구현된 디지털 에이전트이다. 본 교과목은 고도의 지능을 갖춘 디지털 에이전트가 경영의사결정문제해결 및 경영성과 향상에 미치는 과정과 사례를 학습하고자 한다. 본 교과과정의 목표와 효과를 정리하면 다음과 같다. - 본 교과목에서는 디지털 혁신, 마케팅, 인적자원관리, 재무 및 회계관리 등 경영의 주요분야별 전문지식을 디지털 에이전트에 학습시키는 과정을 MLOPs (Machine Learning Operations) 라는 경영실무 프로세스 관점으로 학습한다. - 챗지피티의 놀라운 성공이후 전세계 기업내에서 일어나고 있는 최근 트렌드인 기존 레거시 데이터베이스에 기반한 소규모 언어모델인 sLLM 기반 챗봇개발 과정과 대표적 사례, 그리고 그 경영성과 개선 사례를 학습한다. - 스탠포드 대학교 알파카 (Stanford Alpaca), 미국 인공지능 스타트업인 '스테빌리티닷 AI' (stability.ai) 사가 개발한 소규모 언어모델인 '스테이블LM', 챗지피티-4 기반 생성형 챗봇 플랫폼인 오토지피티 (Auto-GPT)등의 사례를 학습하고 실제 경영문제 해결 사례를 학습한다. | |||||||||
| FIT4001 | 핀테크스타트업과벤처파이낸싱 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 3-4 | 핀테크융합전공 | - | No |
| 핀테크융합전공 석사 과목으로 핀테크 분야 창업을 목표로 하는 학생들에게 유용한 과목임. 학생들은 핀테크 분야의 비즈니스 모델 발전과 창업, 그리고 벤처캐피털로부터의 자본 조달 전략에 대한 이론과 사례를 배울 수 있음. | |||||||||
| FIT4002 | 핀테크와금융법무 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 핀테크융합전공 | 한 | Yes |
| 핀테크융합전공 석사 과목으로 핀테크 분야 창업을 하거나 이 분야에 종사하려는 학생들에게 유용한 과목임. 학생들은 핀테크 분야에서 부딪칠 수 있는 법적 문제에 대하여 이론과 실무를 익힘으로써 향후 이러한 분야에서 일을 하거나 창업을 할 때 많은 도움을 받을 수 있음. | |||||||||
| FIT4003 | 금융파생상품론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-3 | 핀테크융합전공 | 한 | Yes |
| 이 과목은 핀테크에 관심을 가진 석사 및 학부 과정생들에게 금융파생상품의 기본을 이루는 핵심 원리를 강의하는 것을 목표로 한다. 특히 이 과목은 이론적 모형, 계량적 예제 및 사례연구 등을 결합하여 금융공학적 도구를 어떻게 실무에 응용할 수 있는가에 중점을 둔다. 주요 학습 주제는 선도계약, 선물, 옵션 및 스왑을 망라하며, 이들 금융 파생상품을 이용한 헷징기법과 각 파생상품의 가치평가방법에 초점을 맞추어 강의가 진행될 예정이다. | |||||||||
| FIT5001 | 파이썬프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 핀테크융합전공 | 한 | Yes | |
| 핀테크 석/박사 과정 학생들을 대상으로하는 프로그래밍 초보자들을 위한 기초 프로그래밍 교육임. 학생들이 컴퓨팅 사고를 습득하고 이를 기반으로 프로그래밍에 대한 기본적인 지식을 배우는 것에 목표을 둠. 컴퓨터 사고의 경험이 없는 학생들을 대상으로 컴퓨터적 사고를 학습시키고, 파이썬 프로그래밍을 통해 학생들 전공분야의 기초적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는데 있음 | |||||||||